产品详细介绍　　显微图像分析系统是将精锐的光学显微镜技术、先进的光电转换技术、尖端的计算机图像处理技术完美地结合在一起而开发研制成功的一项高科技产品。从此，我们对微观领域的研究和探索可以从传统的观察研究、定性分析和粗略测量跨越到精细测量、定量分析、准确评价的科技新境界。 　　微观目标（如细胞、粉尘、芯片等）首先经过显微镜（生物显微镜或体视显微镜）进行光学放大后，再经摄像机进行电子放大并送入计算机，由计算机对图像进行调节、处理、编辑、测量、数据管理、统计分析、打印、存储、再现等一系列的操作。 规格说明：影像感应器 进口彩色CCD放大倍数：5X--550X高分辨率影像解析度：580TV（1024X768--640X480 ）曝光：Automatic压缩：Flxed Data Rate  Hardware interface Compression  Ration of 4:1 6:1 8:1影像资料格式：RGB24电源供给方式：USB Interface Supplies Power电脑界面：USB上下左右旋转速度：Pan 360° Tilt 360°影像传输速度：30fps@CIF，25fps@VGA(640X480)快照按扭：Hardware

技术参数 技术性能测量技术：生物电阻抗测量技术、采用神经网络分析方法、具有自动分析、生成检测报告功能测量方法：6频率（1KHz、5KHz、50KHz、250KHz、500KHz、1000KHz、）分段（左上肢、右上肢、躯干、左下肢、右下肢）8点接触式电极，可测量全身体成分测量时间：≤1分钟测量年龄段：3-99岁  测量指标身体成分分析：体重（Weight）、细胞内水分（ICW）、细胞外水分（ECW）、身体总水分（TBW）、蛋白质（Protein）肌肉量（SLM）、无机盐（Mineral）、骨内无机盐（Mineral）、去脂体重（FFM）、肌肉脂肪分析：体脂肪（BFM）、骨骼肌（SMM）肥胖分析：身体质量指数（BMI）、体脂百分比（PBF）、腰臀比（WHR）、内脏脂肪面积（VFA）、肥胖度（OD）肌肉均衡分析：右上肢肌肉量（RaLM）、左上肢肌肉量（LaLM）、躯干肌肉量（TrLm）、右下肢肌肉量（RlLM）、左下肢肌肉量（LlLM）浮肿：细胞外液率（ECF/TBF）、细胞外水分率（ECW/TBW）、右上肢细胞外液率（Ra ECF/TBF）、左上肢细胞外液率（La ECF/TBF）、躯干细胞外液率（Tr ECF/TBF）、右下肢细胞外液率（Rl ECF/TBF）、左下肢细胞外液率（Ll ECF/TBF）、右上肢细胞外水分率（Ra ECW/TBW）、左上肢细胞外水分率（La ECW/TBW）、躯干细胞外水分率（Tr ECW/TBW）、右下肢细胞外水分率（Rl ECW/TBW）、左下肢细胞外水分率（Ll ECW/TBW）重量控制：目标体重（TW）、体重控制（WC）、脂肪控制（FC）肌肉控制（MC）、健康评估分数（HES）附加指标：身体细胞量（BCM）、基础代谢量（BMR）  应用信息软件：中文操作软件、支持无线鼠标数据管理：无需外接计算机，操作方便打印报告：A4纸中文报告报告模式：成人跟儿童版专用报告数据接口：具有USB和LAN两种接口查询功能：可按患者的测量时间、病例编号和姓名进行查询，查询到的病例，可实现批量打印报告功能  硬件配置主机、高清液晶触摸屏≥8寸、黑白激光打印机手部接触电极  2个脚部接触电极  2个

MICROTEST 6632 阻抗分析仪 10Hz-50MHz ‒可选购PC连线软件 ‒内建直流偏置电压 ±12 V ‒开路 / 短路 / 负载校正功能 ‒输出阻抗 25Ω/100Ω 可切换 ‒稳定快速 < 3mS测试(最快挡位) ‒精准量测压电/超声器件之导纳圆绘图 ‒ 磁性材料/铁氧体/磁芯测量导磁系数μr ‒比较器功能/Handler接口/BIN分类功能 ‒自动电平控制 (ALC) 功能精准测量MLCC元件 ‒ 基本阻抗量测精度 ±0.08% ( 典型值 ±0.05%) ‒ 高分子材料/介质材料/电化学阻抗测量介电常数εr ‒ 电感I sat/ I rms电流分析(选购DC偏流源6243/6223) -信号源频率范围：DC, 10Hz-1/3/5/10/20/30MHz/50MHz ‒电容/半导体材料/变容二级管量测DC偏压特性(C-V 曲线) ‒提供数字电桥模式、多步测试、图形扫图、等效电路模型分析 ‒电桥模式下最多可显示四组参数，电感值及 DCR 值可同时显示 ‒ 支援RS-232、GPIB、Handler、LAN、USB Host/Device通信接口   7   种不同的模型，结合不同类型的参数 ( 电阻、电感、电容 ) 目的是用三个或四个元素对阻抗与频率特性进行建模。仿真自己的等效电路参数的阻抗轨迹值 然后将其与实际测量轨迹进行比较和参考自谐振频率 (SRF) 汽车电源模块中越来越多采用多层 PCB 板绕组而成电感线圈的结构，因 PCB 蚀刻制程中寄 生于铜箔绕组上的寄生电容、阻值损耗，会降低整体的电感量造成共振频率 SRF 偏移，这些 PCB 不良品可能导致成品组装测试出现 NG 可利用 6632 测量   PCB 线圈板重要参数 L/Q/DCR/Rs/SRF 6632 内建公式直接算出材料介电数值 εr'、εr"。评估 PCB 空板或陶瓷板等 66302内建公式直接算各种环形磁芯或铁氧体磁芯及电磁屏蔽涂层材料的导磁系数 μr'、μr"   内置DC偏压12V 无需外挂电源，满足电容性测试电压特性如半导体材料、变容二极管、OLED调光测试 可利用 6632 阻抗分析仪等效电路模型分析，检视无线充电感应线圈，如同电容特性会有高阻抗 在高频阶段如同电感性会有高阻抗，最重要的分界点为共振频率，透过绘图分析功能检视寄电 容与串联等效电阻对整体阻抗特性的影响程度   导纳圆分析超声波阻抗更直观，透过扫图快速确认关键参数如:Fs/Fp/Qm/Kp (机电耦合系数 ) 对于天线在实际运用上搭载周边的线路时，针对发射端，天线一般连接在功率放大器 (PA) 另一接收端，天线会接上 LNA，对于天线最重的的特性即是阻抗的匹配，达到最大的功率输出 可利用 6632 阻抗分析仪等效电路模型分析，检视天线在低频阶段，如同电容特性会有高阻抗 在高频阶段如同电感性会有高阻抗，最重要的分界点为共振频率，透过绘图分析功能检视寄电 容与串联等效电阻对整体阻抗特性的影响程度       关注微信公众号，看产品视频  

数据采集技术 可穿戴传感器是接触式传感器。加速度传感器测量运动加速度，心率、血压和血氧传感器检测心率、血压等生理数据。可将不同的传感器集成在智能手环、脚环、腰带等可穿戴设备中，以实现加速度、角速度和生理等数据的采集；物体和环境传感器是非接触式传感器，常见的物体传感器基于RFID技术，通常用于身份、物流等信息的识别。常见的环境传感器有声音传感器、磁力计、气压传感器、温湿度传感器和PM 2.5传感器等，实现各种环境信息的采集。 多模态传输技术 LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率广域网络) 在LPWAN技术出现以前，通信技术已经有多种类别，短距离的有wifi、蓝牙、zigbee等，长距离的则有2G、3G、4G、5G等，但是如果把这些无线通信技术按照功耗与传输距离这两个维度划分的话可以发现在功耗低、距离远这个范围的技术还欠缺，而LPWAN技术的出现正好弥补了这个短板。         LPWAN可分为两类：一类是工作于未授权频谱的LoRa、SigFox等技术；另一类是工作于授权频谱的基于蜂窝组网的通信技术，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 专为低带宽、低功耗、远距离、大量连接的物联网应用而设计。 最具前景的LPWAN技术——NB-IoT和LoRa： 物联网（IoT）应用需要考虑诸多因素，例如节点成本、网络成本、电池寿命、数据传输速率(吞吐率)、延迟、移动性、网络覆盖范围以及部署类型等，可以说没有一种技术可以满足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa两种技术具有不同的技术和商业特性，也是最有发展前景的两个低功耗广域网通信技术。这两种LPWAN技术都有覆盖广、连接多、速率低、成本低、功耗小等特点，都适合低功耗物联网应用。 LoRa （Long  Range）:     一个LoRaWAN网络架构中包含了终端、基站、NS(网络服务器)、应用服务器这四个部分。基站和终端之间采用星型网络拓扑，由于LoRa的长距离特性，它们之间得以使用单跳传输，终端节点可以同时发送信息给多个基站。基站则对NS和终端之间的LoRaWAN协议数据做转发处理，将LoRaWAN数据分别承载在了LoRa射频传输和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT构建基于蜂窝网络，只消耗大约180KHz的带宽，可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络。NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术，支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接。NB-IoT支持待机时间长、对网络连接要求较高设备的高效连接。 NB-IoT具备四大特点：一是广覆盖，将提供改进的室内覆盖，在同样的频段下，NB-IoT比现有的LTE网络增益提升20dB，覆盖面积扩大100倍；二是具备支撑海量连接的能力，NB-IoT一个扇区能够支持10万个连接，支持低延时敏感度、超低的设备成本、低设备功耗和优化的网络架构；三是更低功耗，NB-IoT终端模块的待机时间可长达10年；四是更低的模块成本，企业预期的单个接连模块不超过5美元。 数据分析技术 人工智能研究的各个分支，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。2012年以后，得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法（深度学习）的出现，人工智能开始大爆发。机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。深度学习本来并不是一种独立的学习方法，但由于近几年该领域发展迅猛，一些其特有的学习手段相继被提出（如残差网络），因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。深度学习的各种算法已成为行为识别主要应用的技术，传感器采集的各类信号，通过卷积神经网络、循环神经网络等分类，识别出坐、走、跑、跳、上下楼等日常行为，也可以实现对被监护者摔倒等异常行为的检测。

成果描述：本实用新型公开了一种便于信息采集的智能化翻耕机,包括牵引悬挂装置(1)、安装在牵引悬挂装置(1)上的机架(2)、设置在机架(2)下端面上的铧(3),所述机架(2)上还设置有安装座(4),所述安装座(4)上安装有土地信息采集装置(5),所述土地信息采集装置(5)包括犁地深度传感器、土壤养分传感器、土壤墒情传感器、pH值传感器,并且均为具有WiFi或者ZigBee或者RJ45接口的传感器,在传感器本体外套接有圆钢保护管(6),其探头外套接有橡胶保护套(7)。采用上述结构,可从而减少了现有技术中土地信息采集的难度,并降低了信息采集的成本,同时也能加速农业信息化生产的发展进程,从源头上解决农业信息采集的发展瓶颈。市场前景分析：本实用新型公开了一种便于信息采集的智能化翻耕机,包括牵引悬挂装置(1)、安装在牵引悬挂装置(1)上的机架(2)、设置在机架(2)下端面上的铧(3),所述机架(2)上还设置有安装座(4),所述安装座(4)上安装有土地信息采集装置(5),所述土地信息采集装置(5)包括犁地深度传感器、土壤养分传感器、土壤墒情传感器、pH值传感器,并且均为具有WiFi或者ZigBee或者RJ45接口的传感器,在传感器本体外套接有圆钢保护管(6),其探头外套接有橡胶保护套(7)。采用上述结构,可从而减少了现有技术中土地信息采集的难度,并降低了信息采集的成本,同时也能加速农业信息化生产的发展进程,从源头上解决农业信息采集的发展瓶颈。与同类成果相比的优势分析：国内领先

本发明公开了一种外设部件互连标准接口的多功能采集控制装置。其第一外部接口和第二外部接口分别通过各自的PGA模块连到ADC模块的输入端,第三外部接口与ADC模块的第三输入端相连,FPGA模块通过DAC模块及差分模块分别与第三外部接口连接,第三外部接口通过光电耦合模块与FPGA模块连接,FPGA模块分别与第一、第二PGA模块、ADC模块及第三外部接口连接,FPGA模块通过PCI桥芯片最后连接到PCI总线上,电源模块给装置供电。本发明对三路模拟量输入,两路差分编码输入以及四路单端数字量输入传感器进行数据采集,而且提供两路模拟量输出,四对差分输出和两路数字输出接口来控制多种接口的外部设备。

项目成果/简介:数据采集技术可穿戴传感器是接触式传感器。加速度传感器测量运动加速度，心率、血压和血氧传感器检测心率、血压等生理数据。可将不同的传感器集成在智能手环、脚环、腰带等可穿戴设备中，以实现加速度、角速度和生理等数据的采集；物体和环境传感器是非接触式传感器，常见的物体传感器基于RFID技术，通常用于身份、物流等信息的识别。常见的环境传感器有声音传感器、磁力计、气压传感器、温湿度传感器和PM 2.5传感器等，实现各种环境信息的采集。多模态传输技术LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率广域网络)在LPWAN技术出现以前，通信技术已经有多种类别，短距离的有wifi、蓝牙、zigbee等，长距离的则有2G、3G、4G、5G等，但是如果把这些无线通信技术按照功耗与传输距离这两个维度划分的话可以发现在功耗低、距离远这个范围的技术还欠缺，而LPWAN技术的出现正好弥补了这个短板。       LPWAN可分为两类：一类是工作于未授权频谱的LoRa、SigFox等技术；另一类是工作于授权频谱的基于蜂窝组网的通信技术，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 专为低带宽、低功耗、远距离、大量连接的物联网应用而设计。最具前景的LPWAN技术——NB-IoT和LoRa：物联网（IoT）应用需要考虑诸多因素，例如节点成本、网络成本、电池寿命、数据传输速率(吞吐率)、延迟、移动性、网络覆盖范围以及部署类型等，可以说没有一种技术可以满足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa两种技术具有不同的技术和商业特性，也是最有发展前景的两个低功耗广域网通信技术。这两种LPWAN技术都有覆盖广、连接多、速率低、成本低、功耗小等特点，都适合低功耗物联网应用。LoRa （Long Range）:   一个LoRaWAN网络架构中包含了终端、基站、NS(网络服务器)、应用服务器这四个部分。基站和终端之间采用星型网络拓扑，由于LoRa的长距离特性，它们之间得以使用单跳传输，终端节点可以同时发送信息给多个基站。基站则对NS和终端之间的LoRaWAN协议数据做转发处理，将LoRaWAN数据分别承载在了LoRa射频传输和TCP/IP上。NB-IoT（Narrow Band Internet of Things）NB-IoT构建基于蜂窝网络，只消耗大约180KHz的带宽，可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络。NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术，支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接。NB-IoT支持待机时间长、对网络连接要求较高设备的高效连接。NB-IoT具备四大特点：一是广覆盖，将提供改进的室内覆盖，在同样的频段下，NB-IoT比现有的LTE网络增益提升20dB，覆盖面积扩大100倍；二是具备支撑海量连接的能力，NB-IoT一个扇区能够支持10万个连接，支持低延时敏感度、超低的设备成本、低设备功耗和优化的网络架构；三是更低功耗，NB-IoT终端模块的待机时间可长达10年；四是更低的模块成本，企业预期的单个接连模块不超过5美元。数据分析技术人工智能研究的各个分支，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。2012年以后，得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法（深度学习）的出现，人工智能开始大爆发。机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。深度学习本来并不是一种独立的学习方法，但由于近几年该领域发展迅猛，一些其特有的学习手段相继被提出（如残差网络），因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。深度学习的各种算法已成为行为识别主要应用的技术，传感器采集的各类信号，通过卷积神经网络、循环神经网络等分类，识别出坐、走、跑、跳、上下楼等日常行为，也可以实现对被监护者摔倒等异常行为的检测。应用范围:家居智慧控制，提高舒适度：家庭生活状态统计和日常需求预测与推荐；多模态行为分析和数据采集和传输系统；多模态行为数据采集和分析平台；基于LoRaWAN/5G的工厂环境、农业大棚等环境监测系统。技术成熟度:通过中试

南京审计大学研发出疫情监控采集区块链系统，该系统已部署在中国电信、浪潮云等平台上。按照电子政务安全标准及规范对系统与数据进行严格的安全防护，并针对每个院校提供独立的前后台账号权限及数据管理权限，各院校申请开通管理员账号后导入师生信息即可快速完成业务启动和上线。系统可以实时采集在线师生的各种动态信息，达到快速部署、快速统计上报、实时在线监测防控的目标，并结合区块链技术保证疫情数据信息的防篡改和可追溯的能力。具体方案如下：（一）信息提报系统登录快速，使用简单，填报界面简洁明了。师生利用移动终端可以随时在线登录、随时填报自己的最新情况。（二）后台管理后台具有强大的管理功能，可以设定后台管理人员对不同单位、部门的上报信息进行管理，提醒当天尚未填报信息的人员，并进行数据的汇总、分析。系统极大程度提高了疫情监测和管理的效率。1、 信息填报查询能够实现对已隔离、疑似、确诊、接触史、症状等人员的查询；按照日期搜索未填报人员等功能2、 用户信息可以完成对学生、教职工等人员信息的快速导入和权限管理等功能3、 此外还可通过通知公告、基础信息、系统管理等模块完成对界面通知、表单维护、机构角色数据字典等功能，实现对疫情填报信息和数据的管理和定义。（三）链浏览器1、所有用户填报信息全部存储在链上，由Txhash和Block id进行标识。 2、所有链上数据可解密，便于追溯。（四）可视化管理驾驶舱>>>点击查看全文<<<

本实用新型公开了一种用于相位采集与同步精准调制的装置。激光器发出激光经相位型分束镜发生透射和折射，透射光作为物光，依次经半波片、散射介质后，再经第一反射镜反射到分束镜一侧；反射光作为参考光，经第二反射镜反射后，再经位相型电光调制器调制后入射到分束镜另一侧，两束光在分束镜中反射和投射，参考光和物光相重叠分别入射CCD相机和空间光调制器被接收。本实用新型能在测量空间光调制器面板光场相位分布的同时，实现高精度、高分辨率的相位调制，在医学成像、信息安全等诸多领域有着巨大的应用潜力。